CN102281637B - 异构无线网络下的动态资源分配方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种异构无线网络下的动态资源分配方法及其装置。所述方法包括：周期性地获取异构无线网络中各接入网的网络状态信息；接收由所述异构无线网络中各接入网发来的数据请求；根据所获取的网络状态信息确定各待分配数据包与各接入网之间的无线网络适配因子；针对一业务数据中多个要分配的数据包，根据使得全部前k+1个数据的效应函数的值最大时第k个数据所应分配至的接入网，来确定第k-1个数据所要分配至的接入网，其中，k为自然数。本发明综合考虑了不同无线网络系统的性能差异以及动态负载情况，实现了接入网间的无线资源的动态联合调度，因此能够提高调度精度，从而提高无线资源利用率。

Description

异构无线网络下的动态资源分配方法及其装置

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及一种无线通信动态资源分配方法，尤其涉及适用于多种无线接入系统共存的异构无线网络下的动态资源分配方法。

背景技术

传统无线资源管理的目标是在有限带宽的条件下，为网络内无线用户终端提供业务质量保障，其基本出发点是在网络话务量分布不均匀、信道特性因信道衰弱和干扰而起伏变化等情况下，灵活分配和动态调整无线传输部分和网络的可用资源，最大程度地提高无线频谱利用率，防止网络拥塞和保持尽可能小的信令负荷。传统意义上的无线资源管理包括接入允许控制、切换、负载均衡、分组调度、功率控制、信道分配等。而联合无线资源管理则是一组网络的控制机制的集合。它能够支持智能的呼叫和会话接纳控制，业务、功率的分布式处理，从而实现无线资源的优化使用和达到系统容量最大化的目标。可见，联合无线资源管理的机制同时应用多种接入技术，此时需要可重配置或者多模终端的支持。

当前，对支持异构网络的联合无线资源管理的研究已经吸引了广泛的关注。这种联合无线资源管理方法旨在提高高速率的实时业务和所有的非实时业务的系统利用率。主要体现在：提高容量，在相同数量的小区覆盖情况下(这些小区可能采用不同无线接入技术)，增加联合无线资源管理算法控制以后明显提高了可服务的用户数；QoS明显改善，对于实时业务而言，在呼叫控制和切换过程中，通过对多种接入网络的选择来达到负载均衡，以降低阻塞率和掉话率；对于非实时业务，通过网络选择进行分流，以降低业务时延以提高系统的平均吞吐量。

然而，当前支持异构网络的联合无线资源管理中所采用的无线资源分配算法大多属于半静态算法，存在调度精度不高的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了适用于由下一代移动通信系统及无线局域网等构成的无线异构网络环境的无线资源分配算法。

根据本发明的一方面，本发明提供了一种异构无线网络下的动态资源分配方法。该方法包括：参数获取步骤，周期性地获取异构无线网络中各接入网的网络状态信息；请求接收步骤，接收由所述异构无线网络中各接入网发来的数据请求；适配因子确定步骤，根据所获取的网络状态信息确定各待分配数据包与各接入网之间的无线网络适配因子；联动分配步骤，针对一业务数据中多个待分配数据包，根据使得全部前k+1个待分配数据包的效应函数F的值最大时第k个待分配数据包所应分配至的接入网，来确定第k个待分配数据包所要分配至的RAT，k为自然数，其中，所述效应函数是关于所述无线网络适配因子和各个待分配数据包在接入网间的切换代价的函数，使得效应函数值越大，则取得该效应函数值时的分配方案越佳。

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，所述网络状态信息包括接入网的负载因子和Qos因子。

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，所述适配因子确定步骤中，使得：

$z^{\mathrm{RA}{T}_i}=\mathrm{\α}{L}^{{\mathrm{RAT}}_i}+\mathrm{\β}{Q}^{{\mathrm{RAT}}_i}$

其中，RAT_i表示第i个接入网，

表示所述业务数据与RAT_i之间的无线网络适配因子，

表示RAT_i的负载因子，

表示RAT_i的QoS因子，α和β均为权重值，且满足α+β=1。

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，当在所述请求接收步骤中接收到数据请求时，触发所述适配因子确定步骤和所述联动分配步骤的操作；以及

忽略在所述适配因子确定步骤和所述联动分配步骤的操作期间所述请求接收步骤接收到的数据请求。

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，将所述效应函数F表示为：

F(P₁,P₂,…,P_k)=μS(P₁,P₂,…,P_n)+νQ(P₁,P₂,…,P_n)+G(P₁,P₂,…,P_k)，

其中，S(P₁,P₂,…,P_n)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_n的传输速度的函数，以P₁,P₂,…,P_n中各个待分配数据包分配至相应接入网时的各个传输速度来表示；

Q(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_k与所分配至的接入网之间适配程度的函数，以各待分配数据包P₁,P₂,…,P_k分别与所要分配至的接入网络之间的各个适配因子表示；

G(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价传输待分配数据包P₁,P₂,…,P_n时所进行的切换代价的函数；以及

μ，ν表示权重值。

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，在执行所述联动分配步骤时，还统计在所述前k+1个待分配数据包的效应函数F的值时要被分配至RAT_i的待分配数据包个数

并判断是否存在使得满足

的i，如果存在，则所述联动分配步骤为所述前k+1个待分配数据包进行分配，其中

i=1,2,…,m，

表示针对RAT_i的在所述联运分配步骤的一次分配中最多能分配的待分配数据包的个数。

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，根据网络稳定时间和RAT_i的传输速度来确定

根据本发明的又一方面的动态资源分配方法，其中，所述联动分配步骤通过如下步骤来确定所述业务数据中多个待分配数据包要被分配至的接入网：步骤1:分别计算第一个待分配数据包P₁在选择RAT₁,RAT₂,…,RAT_m时的效用函数值，分别以F₁[1],F₂[1],...,F_m[1]表示，且使得k=2，其中，RAT_i表示第i个接入网，i=1,2,…,m，m表示接入网总数；步骤2：分别计算待分配数据包P_k在选择RAT₁,RAT₂,…,RAT_m时，传输P_k的效用函数值f₁[k],f₂[k],...,f_m[k]；步骤3：针对每个RAT_i，分别确定在为P_k分配RAT_i时、传输P₁,P₂,…,P_k-1,P_k的效用函数值F_i[k]，max表示取最大值，并以l_i(k-1)表示当为P_k分配RAT_i时P₁,P₂,…,P_k-1,P_k的效用函数值为F_i[k]时的j的值，亦即， $l_i[k-1]=\underset{j=\mathrm{1,2},...,m}{\arg \max }\left(F_j\right[k-1]+f_j[k]+g_{\mathrm{ij}}[k\left]\right);$ 步骤4：使得k=k+1，如果对于i=1,2,…m均满足

则回到步骤2，反之，进入步骤5；步骤5：比较针对待分配数据包P_k-1算得的总效用函数值F₁[k-1],F₂[k-1],...,F_m[k-1]，确定P₁,P₂,…,P_k-1的最优总效用函数值F[k-1]以及P_k-1的RAT分配结果，使得：

$F[k-1]=\underset{i=\mathrm{1,2},...,m}{\max }{F}_i[k-1]$

$l[k-1]=\arg \underset{i=\mathrm{1,2},...,m}{\max }{F}_i[k-1]$

其中，l[k-1]表示为P_k-1分配的RAT；步骤6：依次为待分配数据包P_k-1-1,P_k-1-2,…,P₁分配序号为l_l[k-1][k-1-1],l_l[k-1][k-1-2],...l_l[k-1][1]的接入网。

根据本发明的又一方面，提供了一种异构无线网络下的动态资源分配装置。该装置包括：参数获取模块，其周期性地获取异构无线网络中各接入网的网络状态信息；请求接收模块，其接收由所述异构无线网络中各接入网发来的数据请求；适配因子确定模块，其根据所获取的网络状态信息确定各待分配数据包与各接入网之间的无线网络适配因子；其联动分配模块，针对一业务数据中多个待分配数据包，根据使得全部前k+1个待分配数据包的效应函数F的值最大时第k个待分配数据包所应分配至的接入网，来确定第k个待分配数据包所要分配至的RAT，k为自然数，其中，所述效应函数是关于所述无线网络适配因子和各个待分配数据包在接入网间的切换代价的函数，使得效应函数值越大，则取得该效应函数值时的分配方案越佳。

根据本发明的又一方面的动态资源分配装置，其中，将所述效应函数F表示为：F(P₁,P₂,…,P_k)=μS(P₁,P₂,…,P_n)+νQ(P₁,P₂,…,P_n)+G(P₁,P₂,…,P_k)，其中，S(P₁,P₂,…,P_n)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_n的传输速度的函数，以P₁,P₂,…,P_n中各个待分配数据包分配至相应接入网时的各个传输速度来表示；Q(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_k与所分配至的接入网之间适配程度的函数，以各待分配数据包P₁,P₂,…,P_k分别与所要分配至的接入网络之间的各个适配因子表示；G(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价传输待分配数据包P₁,P₂,…,P_n时所进行的切换代价的函数；以及μ，ν表示权重值。

本发明的该无线资源分配算法综合考虑了不同无线网络系统的性能差异以及动态负载情况，实现了不同接入网之间的无线资源的动态联合调度，因此能够提高调度精度，从而提高无线资源利用率。

本发明的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是根据本发明实施例的无线资源分配装置与异构无线网络架构示例；

图2是根据本发明实施例的无线资源分配装置的组成结构示意图；

图3a和图3b是根据本发明实施例的无线资源分配装置缓存器中的数据（块）示意图；

图4是根据本发明实施例为无线资源分配装置缓存器中各个数据分配RAT的流程示意图；

图5a、5b和6a、6b是根据本发明实施例的无线资源分配方法的仿真效果示意图；

本发明通过利用异构网络之间的性能优势，同时适应异构网络之间的网络状况差异，为用户提供具有可靠QoS保障的数据传输服务。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下结合附图对本发明作进一步地详细说明。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

第一实施例

本实施例提供了一种异构无线网络下的动态资源分配装置。图1示出了根据本实施例的无线资源分配装置与异构无线网络架构示例。

图1所示的宏单元中，在同一服务区域内存在多种无线接入技术（RATs），例如，无线局域网（WLAN）、由演进型基站（eNB）负责接入的小区、由家庭增强节点B(HeNB)接入的接入网（记为RAT）等。图1中，由演进包数据网关（Evolved Packet Data Gateway，ePDG)、移动性管理实体服务网关（MME/S-GW）负责根据本实施例的无线资源分配装置100与各RAT的数据之间的数据传输。

无线资源分配装置100根据各个无线接入网的可用资源数目以及业务所要保障的QoS指标等参数，将缓存里的数据通过核心网中相应网关分配到各个无线接入网，使用户数据的QoS得到最好的保障。

下面详细说明根据本实施例无线资源分配装置100如何有效地利用各种无线接入技术接入网的无线资源、为所接入的业务合理地分配无线资源。

无线资源分配装置100包括参数获取模块110（如图2）。参数获取模块110周期性获取网络状态信息，以周期T检测网络运行状态。所获得的结果作为动态联合资源分配算法中的输入参数，提供实时网络状态信息。网络状态信息可包括接入网的负载因子和Qos因子。

无线资源分配装置100还包括请求接收模块120。

如果采用各自无线接入技术的各无线接入网中任一RAT发现当前自己的数据缓存里业务量少于预设的接入数据下限，则向无线资源分配装置100发出数据请求。这时，请求接收模块120接收到请求。

更具体地，正如前面所述，在异构网络中，各个RAT按照各自的调度策略和网络状况，对各自缓存里面的数据分配物理资源进行传输，如果接入设备数据缓存中的数据低于预设的接入数据下限，就认为该接入设备数据缓存中的数据即将在一定的时间（调度周期）之后耗尽，此时，该接入设备向无线资源分配装置100发送数据请求以请求数据，从而让新的数据注入自己的数据缓存，用户数据得到更有效的传输。

各个RAT的接入数据下限由各RAT确定，例如，根据RAT当前的传输速度来预估其数据缓存中的数据将在多长时间之后耗尽，结合考虑无线资源分配装置100从接受到数据请求到进行数据分流期间的时间开销，可将第i个接入网RAT_i（0<i≤n，n为接入网总数）的接入数据下限

设置为：

$L_{\mathrm{th}}^{{\mathrm{RAT}}_i}>S^{{\mathrm{RAT}}_i}\&times;({\mathrm{nT}}_{\mathrm{GI}}^{{\mathrm{RAT}}_i}+T_{100})$

其中

是第i个接入网(记为RAT_i)数据缓存的数据调度速度，

是第i个接入网的缓存预留保护时长，T₁₀₀是无线资源分配装置100从接受到数据请求到进行数据分流期间的时间开销。

无线资源分配装置100还包括适配因子确定模块130。适配因子确定模块130在请求接收模块120收到RAT_i的数据请求之后，针对无线资源分配装置100缓存内的各数据，计算各数据与各接入网之间的无线网络适配因子（简称适配因子），无线网络适配参数用于表示一无线接入网与一业务数据的适配程度。

通过考虑以下两个方面的目标：

（1）最大限度保证各个RAT已有的业务会话QoS不受影响；

（2）满足请求业务数据的QoS要求。

可以将一业务数据与RAT_i之间的无线网络适配因子

定义为：

$z^{{\mathrm{RAT}}_i}=\mathrm{\&alpha;}{L}^{{\mathrm{RAT}}_i}+\mathrm{\&beta;}{Q}^{\mathrm{RA}{T}_i}$

其中

是负载因子，用以表征该RAT_i的负载情况，

是该RAT_i的QoS因子，用以表征该RAT_i对业务数据的QoS支持程度。α和β分别表征负载因子和QoS因子的权重值，并且有α+β=1。α和β的选取是动态的，分别表示对负载因子和QoS因子的重视程度，一般选取原则是，当很小时，说明负载因素成为了瓶颈，此时，减小α；以及，当很小时，说明QoS因素成为了瓶颈，此时，减小β。

许多文献均给出了关于负载因子和QoS因子的计算方法，下面仅以一种计算方法举例说明。

负载因子的主要作用是达到不同网络的使用程度之间的均衡，当一个新的业务会话发起，我们通过负载因子的作用，把该业务会话接入到一个合适的网络，目标是最小化这个会话对两个网络的负载的影响。这样能够避免在网络高饱和的时候，新接入业务导致已有业务中发生中断的情况。

对于负载因子此可用资源和总资源以来表征：

$L_i^{\mathrm{RAT}}=\left\{\begin{array}{cc}1& N_{\mathrm{RATi}}/N_{\mathrm{total}}\&le;\mathrm{\&eta;}\\ e^{\mathrm{\&eta;}-N_{\mathrm{RATi}}/N_{\mathrm{total}}}& N_{\mathrm{RATi}}/N_{\mathrm{total}}>\mathrm{\&eta;}\end{array}\right.$

其中N_RATi是RAT_i已使用的资源的数目，N_total是RAT_i的可用资源块的总数。η表示维持系统稳定的资源占用比例，LTE里可以取70%,WLAN可取60%。

QOS因子的主要作用是计算N_RATi对业务数据的支持程度，考虑延时，时延抖动和吞吐量这些因素，用效用函数的加权相加来表达：

Q_i=α*U(d_i)+β*U(j_i)+γ*U(t_i)

上式中U(d_i)是延时的效用函数，U(j_i)是时延抖动的效用函数，U(t_i)是吞吐量的效用函数。α,β,γ分别是这三个因子的权重值。一个RAT_i的QoS因子越大，表明这个RAT_i的能够满足业务数据的QoS能力越强。

延时的效用函数表达式为：

$U\left(d_i\right)=\max \{1-e^{a_i\&times;d_i-D_i},0\}$

上式中d_i是RAT_i的平均时延，a_i是平均延时的修正因子，在RAT_i无法满足最大忍受时延的时侯，用于调整平均实验值。最大忍受延时为D_i。RAT_i可以提供的平均时延越小，则效用函数表达式的值越大。

延时抖动的效用函数表达式为：

$U\left(j_i\right)=\max \{1-e^{a_i\&times;j_i-J_i},0\}$

上式中j_i是RAT_i的时延抖动统计值，b_i是时延抖动的修正因子，在RAT_i无法满足最大忍受时延抖动的时侯，用于调整抖动值。最大忍受延时抖动为J_i。RAT_i的时延抖动值越小，则效用函数表达式的值越大。

吞吐量的效用函数表达式为：

$U\left(t_i\right)=\max \{1-e^{T_i-c_i\&times;t_i},0\}$

上式中t_i是RAT_i的平均吞吐数值，c_i是吞吐量的修正因子，在RAT_i无法满足最低吞吐量要求时，用于调整平均吞吐值。最低吞吐量要求为T_i。RAT_i可以提供的吞吐量越大，则效用函数表达式的值越大。

根据上面的计算可以确定无线资源分配装置100的（缓存内单个数据的）RAT_i的适配因子

RAT_i的适配因子

越大，缓存内数据的需求能得到保障的可能性越高。

优选地，可以在无线资源分配装置100的数据缓存非空时，才触发适配因子确定模块130的操作。

然而，无线资源分配装置100并非根据各数据的无线网络适配因子分别逐个确定各待分配数据包要分配至哪个接入网，而是联合动态地确定全局最优的分配方法，使得整个网络可以支持的用户数和利用率得到最大化。因此，本实施例的无线资源分配装置100还包括联动分配模块140，联动分配模块140用于确定无线资源分配装置100缓存中连续的多个个数据所要分配至的接入网。

图3（a）为无线资源分配装置100的数据缓存示意图。参考图3，以P₁,P₂,…,P_n表示无线资源分配装置100缓存中的各个数据，n为无线资源分配装置100的等分配数据包个数，以

表示将P₁,P₂,…,P_n分配至RAT_i时所能够满足的速度；以及以

表示P₁,P₂,…,P_n与RAT_i之间的适配因子。

以d(P_k)表示数据P_k的分配方案，它代表数据P_k要分配至哪一个接入网，其中k为小于等于n的自然数；以D(P₁,P₂,…,P_n)表示d(P₁),d(P₂),…,d(P_n)的集合，即P₁,P₂,…,P_n的分配方案的集合；以评价函数V(P₁,P₂,…,P_n)表示用于对d(P₁),d(P₂),…,d(P_n)进行综合评价的评价函数，可表示为：

V(P₁,P₂,…,P_n)=μS(P₁,P₂,…,P_n)+νQ(P₁,P₂,…,P_n)

其中，S(P₁,P₂,…,P_n)是用于综合评价数据P₁,P₂,…,P_n的传输速度的速度评价函数，该评价函数可以以P₁,P₂,…,P_n中各个数据分配至相应接入网时的各个传输速度来表示；以及，Q(P₁,P₂,…,P_k)用于综合评价数据P₁,P₂,…,P_k与所分配至的接入网之间适配程度的适配评价函数，该适配评价函数可以以各数据P₁,P₂,…,P_k分别与所要分配至的接入网络之间的各个适配因子表示，例如，可表示为各个适配因子的均值；μ，ν是评价权重值，可预先设定，代表对传输速度和QoS指标的重视程度。

由于业务可能在各个RAT的接入网之间进行切换，因此以g_ij[k]表示P_k从RAT_i切换至RAT_j的切换代价的值，可知g_ii[k]的值为零，其中i和j分别为小于等于m的自然数，m为RAT的总数。

由此，我们可以这样定义分配方案为D(P₁,P₂,…,P_n)的效应函数：

F(P₁,P₂,…,P_k)=V(P₁,P₂,…,P_k)+G(P₁,P₂,…,P_k)…………(1)

其中，G(P₁,P₂,…,P_n)为用于综合评价传输数据P₁,P₂,…,P_n时所进行的切换代价的函数，可以表示为G(P₁)+G(P₂)+…G(P_k)+G(P_n)。在本文中，将体现数据分配方案优略的函数称为该数据分配方案的效应函数。从以上可知，效应函数是关于所述无线网络适配因子和各个数据包在接入网间的切换代价的函数，优选地，还可以综合考滤各个数据包的传输速度。这样，使得效应函数值越大，则取得该效应函数值时的分配方案越佳。

参考图3(b)，这种缓存分配方式存在以下两个特征：

1.数据块P₁～数据块P_k分配方式，会影响数据包P_k+1的分配方式。

2.数据块P₁～数据块P_k先于数据包P_k+1传输，因此数据包P_k+1的分配方式不会影响其前面数据的传输结果。

也就是说，这种缓存分配方式具有无后效性以及最优子结构特性。此时的最优子结构特性可用数学表达式表示如下：

若: $D(P_1,P_2,?,P_k,P_{k+1})=D(P_1,P_2,,P_k)\&CirclePlus;d\left(P_{k+1}\right)$ ………(2)

则:F(P₁,P₂,?,P_k,P_k+1)=F(P₁,P₂,…,P_k)+F(P_k+1)+G(P_k+1)

其中，

表示两个集合的直和。

进而，我们把上式推广到最优分配方案D_opt

$D_{\mathrm{opt}}(P_1,P_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,P_k,P_{k+1})=D_{\mathrm{opt}}(P_1,P_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,P_k)\&CirclePlus;d\left(P_{k+1}\right)$ ………(3)

那么，在已经得到前k个数据包的最优分配方案D_opt(P₁,P₂,…,P_k)时，可根据式（2）将数据P₁,P₂,…,P_k,P_k+1的最大效应函数值F_max(P₁,P₂,…,P_k,P_k+1)表示为：

F_max(P₁,P₂,…,P_k,P_k+1)

$=\max \left\{\begin{array}{c}{F}_{\max }(P_1,P_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,P_k)+F\left(P_{k+1}\right)+G^{\mathrm{RA}{T}_1}\left(P_{k+1}\right)\\ F_{\max }(P_1,P_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,P_k)+F\left(P_{k+1}\right)+G^{\mathrm{RA}{T}_2}\left(P_{k+1}\right)\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ \&CenterDot;\\ F_{\max }(P_1,P_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,P_k)+F\left(P_{k+1}\right)+G^{\mathrm{RA}{T}_m}\left(P_{k+1}\right)\end{array}\right\}$ ………(4)

max｛｝表示求其中的最大值，

和

分别表示数据P_k+1选择RAT₁、RAT₂和RAT_m时的切换代价，m表示RAT的总数量。

综上可知，联动分配模块140亦即根据后一数据(按要被分配的时间先后)要分配至的最优RAT来确定前一数据要分配至的最优RAT，亦即，可以根据使得全部前k+1个数据的效应函数值最大时第k+1个数据所应分配至的RAT，来确定第k个数据所要分配至的RAT，其中k为自然数。更具体地，这样，通过采用递推方法，联动分配模块140可以采用获得所有各个数据的要分配至的最优RAT，这样，可以一次性地（在联运分配模块每执行一次分配操作时）分配所述多个要分配的数据包。

优选地，联动分配模块140在执行分配操作时，还设置RAT_i（i=1,2,…,m）在所述联运分配步骤的一次分配中最多能分配的数据包的个数，记为

统计在前k+1个数据包的效应函数F的值时要被分配至RAT_i的数据包个数

并判断是否存在使得满足

的i，如果存在，则所述联动分配步骤在该次分配操作中为前k+1个待分配的数据包进行分配。

优选地，可根据网络稳定时间和RAT_i的传输速度

来确定

更具体地，可以使得 $n_{{\mathrm{RAT}}_i}^{\max }=T_{{\mathrm{RAT}}_i}^{\max }/{S_{\mathrm{RAT}}}_i.$

参考图4来说明联动分配模块140执行的操作。

步骤1:分别计算第一个数据P₁在选择RAT₁,RAT₂,…,RAT_m时的效用函数值，分别以F₁[1],F₂[1],...,F_m[1]表示，且使得k=2。

步骤2：分别计算数据P_k在选择RAT₁,RAT₂,…,RAT_m时，传输P_k的效用函数值f₁[k],f₂[k],...,f_m[k]。

步骤3：针对每个RAT_i（i=1,2,…,m），分别确定在为P_k分配RAT_i时、传输P₁,P₂,…,P_k-1,P_k的效用函数值F_i[k]，

max表示取最大值，并以l_i(k-1)表示当为P_k分配RAT_i时P₁,P₂,…,P_k-1,P_k的效用函数值为F_i[k]时的j的值，亦即， $l_i[k-1]=\underset{j=\mathrm{1,2},...,m}{\arg \max }\left(F_j\right[k-1]+f_j[k]+g_{\mathrm{ij}}[k\left]\right).$

步骤4：使得k=k+1，如果对于i=1,2,…m均满足

则回到步骤2，反之，进入步骤5，其中

表示使得P₁,P₂,…,P_k-1的效用函数值最大时要被分配至RAT_i的数据包个数。

步骤5：比较针对数据P_k-1算得的总效用函数值F₁[k-1],F₂[k-1],...,F_m[k-1]，确定P₁,P₂,…,P_k-1的最优总效用函数值F[k-1]以及P_k-1的RAT分配结果，使得：

$F[k-1]=\underset{i=\mathrm{1,2},...,m}{\max }{F}_i[k-1]$

$l[k-1]=\arg \underset{i=\mathrm{1,2},...,m}{\max }{F}_i[k-1]$

其中，l[k-1]表示为P_k-1分配的RAT。

步骤6：依次为数据P_k-1-1,P_k-1-2,…,P₁分配序号为l_l[k-1][k-1-1],l_l[k-1][k-1-2],...l_l[k-1][1]的RAT。

以下是以两个RAT为例，用于实现上述过程的伪代码示例：

l[]表示网络选择结果：RAT₁=1，RAT₂=2

F₁[1]=第一个数据块选择RAT₁的效用函数值

F₂[1]=第一个数据块选择RAT₂的效用函数值

for j=2to n

if

i=1..m跳出for循环

f₁[j]=第j个数据块选择RAT₁的效用函数值

f₂[j]=第j个数据块选择RAT₂的效用函数值

G₁[j]=RAT₁->RAT₂切换代价

G₂[j]=RAT₂->RAT₁切换代价

//倘若第j个数据块选择RAT₁，判断第j-1个数据块的选择

if F₁[j-1]+f₁[j]>F₂[j-1]+f₁[j]+G₂[j]

F₁[j]=F₁[j-1]+f₁[j]

l₁[j-1]=第j-1个数据块选择RAT₁

else

F₁[j]=F₂[j-1]+f₁[j]+G₂[j]

l₁[j-1]=第j-1个数据块选择RAT₂

end

//倘若第j个数据块选择RAT₂，判断第j-1个数据块的选择

if F₂[j-1]+g₂[j]>F₁[j-1]+g₂[j]+G₁[j]

F₂[j]=F₂[j-1]+f₂[j]

l₂[j-1]=2//第j-1个数据块选择RAT₂

else

F₂[j]=F₁[j-1]+f₂[j]+G₁[j]

l₂[j-1]=1//第j-1个数据块选择RAT₁

end

end

//读出分配结果

if f₁[j]>f₂[j]

l[j]=1//第j个数据包选择RAT1

else

l[j]=2//第j个数据包选择RAT2

end

for j=n downto2

if l[j]=1

l[j-1]=l₁[j-1]

else

l[j-1]=l₂[j-1]

end

end

根据上述说明可以理解到，本发明还提供了一种异构无线网络下的动态资源分配方法。在该方法中，首先，进入参数获取步骤，所述参数获取步骤用于执行与第一实施例中参数获取模块所执行的操作，以周期性获取异构网络参数，在此不再详细展开。

本方法还包括请求接收步骤。请求接收步骤用于执行第一实施例中请求接收模块所执行的操作，以接收RAT发来的数据请求。

此外，本方法还包括适配因子确定步骤。适配因子确定步骤用于执行与第一实施例中适配因子确定模块所执行的操作。

此外，本方法还包括联动分配步骤。联动分配步骤用于执行与第一实施例中联动分配模块所执行的操作。

上述各步骤的具体细节可参考第一实施例，鉴于此，不再详细展开说明。

其它实施例

如上所述，在优选方案中，可以由接收到的数据请求来触发确定适配因子的操作和联动分配模块所进行的操作，此外，在适配因子模块或联动分配模块执行它们的操作期间，优选为忽略所接收到的数据请求。这样，由于本发明的技术方案会根据收集所有接入网的网络状况进行数据分配，如果在执行联动分配的过程中有其它接入网也需要数据，本发明的技术方案也会为它们分配数据，而且考虑到算法执行的时间是很短的，因此被忽略的数据请求不会有性能上的损失。这种根据接入网发起的数据请求来触发数据分配的方式相比起周期性的触发，能够更快地对网络变化做出反映，同时在网络不需要分配数据的时候不执行算法的时候，达到节能降低复杂性的效果。也就是说，虽然本发明的与适配因子计算和联动分配有关的处理可以不根据数据请求来触发（例如，根据预设周期来触发），但是本发明优选为根据数据请求来触发。

仿真结果

本算法在基于OPNET10.0编写的LTE和WLAN网络融合系统级动态仿真平台软件上实现，并和基于模糊层次分析算法网络选择算法相比较。基于模糊层次分析的网络选择算法是对用户偏好、业务QoS要求和异构网络资源等影响网络选择的因素建立静态的层次结构模型，然后按“相等”到“绝对优于”分成数级，构造两两比较判断矩阵，最后通过加权计算和模糊综合评价计算出异构网络选择结果。

动态联合无线资源分配算法和基于模糊层次分析的网络选择算法相比，最大的区别是动态联合无线资源分配算法是基于最准确的网络侧实时参数，和用户侧长周期反馈的参数两方面相结合，对网络选择做出判断，而不是对网络参数进行模糊化比较进而判断。其次基于模糊层次分析的网络选择算法是静态算法，对于网络变化的适应性不如属于动态算法的动态联合无线资源分配算法。仿真结果参见如图5(a)和(b)。

图6(a)和(b)是LTE和WLAN网络语音业务和视频业务的延时，其中虚线是基于模糊层次分析法网络选择的性能，实线是动态联合无线资源分配算法，可以看出使用了动态联合无线资源分配算法之后，语音业务和视频业务的延时，明显比采用模糊层次分析算法网络选择的延时减少约62.5%。

图6(a)和(b)是LTE和WLAN网络FTP业务的延时和吞吐量，其中实线是基于模糊层次分析算法网络选择的性能，虚线是动态联合无线资源分配算法，可以明显看出，在采用模糊层次分析算法网络选择时，FTP业务已经超载，网络无法承担所有的FTP业务，而采用动态联合资源分配算法,使FTP业务的延时正常，大大低于采用模糊层次分析算法网络选择时的FTP业务延时，而且FTP业务吞吐量也有多达约16%提升。

综上所述，相比起基于模糊层次分析的网络选择算法，动态联合无线资源分配算法在合理的网络开销条件下，实现了准确度更高的实时网络选择，从而获得更高的网络容量以及更低的网络延时。

本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

虽然本发明所揭露的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (7)

1.一种异构无线网络下的动态资源分配方法，其特征在于，包括： 

参数获取步骤，周期性地获取异构无线网络中各接入网的网络状态信息； 

请求接收步骤，接收由所述异构无线网络中各接入网发来的数据请求； 

适配因子确定步骤，根据所获取的网络状态信息确定各待分配数据包与各接入网之间的无线网络适配因子： 

其中，RAT_i表示第i个接入网，

表示所述业务数据与RAT_i之间的无线网络适配因子，表示RAT_i的负载因子，

表示RAT_i的QoS因子，α和β均为权重值，且满足α+β=1； 

联动分配步骤，针对一业务数据中多个待分配数据包，根据使得全部前k+1个待分配数据包的效应函数F的值最大时第k个待分配数据包所应分配至的接入网，来确定第k个待分配数据包所要分配至的接入网，k为自然数，其中，所述效应函数F表示为： 

F(P₁,P₂,…,P_k)=μS(P₁,P₂,…,P_n)+νQ(P₁,P₂,…,P_n)+G(P₁,P₂,…,P_k)， 

其中，S(P₁,P₂,…,P_n)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_n的传输速度的函数，以P₁,P₂,…,P_n中各个待分配数据包分配至相应接入网时的各个传输速度来表示，Q(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_k与所分配至的接入网之间适配程度的函数，以各待分配数据包P₁,P₂,…,P_k分别与所要分配至的接入网络之间的各个适配因子表示，G(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价传输待分配数据包P₁,P₂,…,P_n时所进行的切换代价的函数；以及μ，ν表示权重值。 

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述网络状态信息包括接入网的负载因子和Qos因子。 

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 

当在所述请求接收步骤中接收到数据请求时，触发所述适配因子确定步骤和所述联动分配步骤的操作；以及 

忽略在所述适配因子确定步骤和所述联动分配步骤的操作期间所述请求接收步骤接收到的数据请求。 

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在执行所述联动分配步骤时，还统计在所述前k+1个待分配数据包的效应函数F的值时要被分配至RAT_i的待分配数据包个数

并判断是否存在使得满足 

的i，如果存在，则所述联动分配步骤为所述前k+1个待分配数据包进行分配，其中 

i=1,2,…,m，表示针对RAT_i的在所述联运分配步骤的一次分配中最多能分配的待分配数据包的个数。 

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据网络稳定时间和RAT_i的传输速度来确定

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述联动分配步骤通过如下步骤来确定所述业务数据中多个待分配数据包要被分配至的接入网： 

步骤1:分别计算第一个待分配数据包P₁在选择RAT₁,RAT₂,…,RAT_m时的效用函数值，分别以F₁[1],F₂[1],...,F_m[1]表示，且使得k=2，其中，RAT_i表示第i个接入网，i=1,2,…,m，m表示接入网总数； 

步骤2：分别计算待分配数据包P_k在选择RAT₁,RAT₂,…,RAT_m时，传输P_k的效用函数值f₁[k],f₂[k],...,f_m[k]； 

步骤3：针对每个RAT_i，分别确定在为P_k分配RAT_i时、传输P₁,P₂,…,P_k-1,P_k的效用函数值F_i[k]，max表示取最大值，并以l_i(k-1)表示当为P_k分配RAT_i时P₁,P₂,…,P_k-1,P_k的效用函数值为F_i[k]时的j的值，亦即，

步骤4：使得k=k+1，如果对于i=1,2,…m均满足则回到步 骤2，反之，进入步骤5； 

步骤5：比较针对待分配数据包P_k-1算得的总效用函数值F₁[k-1],F₂[k-1],...,F_m[k-1]，确定P₁,P₂,…,P_k-1的最优总效用函数值F[k-1]以及P_k-1的RAT分配结果，使得： 

其中，l[k-1]表示为P_k-1分配的接入网； 

步骤6：依次为待分配数据包P_k-1-1,P_k-1-2,…,P₁分配序号为l_l[k-1][k-1-1],l_l[k-1][k-1-2],...l_l[k-1][1]的接入网。 

7.一种异构无线网络下的动态资源分配装置，其特征在于，包括： 

参数获取模块，其周期性地获取异构无线网络中各接入网的网络状态信息； 

请求接收模块，其接收由所述异构无线网络中各接入网发来的数据请求； 

适配因子确定模块，其根据所获取的网络状态信息确定各待分配数据包与各接入网之间的无线网络适配因子： 

其中，RAT_i表示第i个接入网，

表示所述业务数据与RAT_i之间的无线网络适配因子，

表示RAT_i的负载因子，

表示RAT_i的QoS因子，α和β均为权重值，且满足α+β=1； 

其联动分配模块，针对一业务数据中多个待分配数据包，根据使得全部前k+1个待分配数据包的效应函数F的值最大时第k个待分配数据包所应分配至的接入网，来确定第k个待分配数据包所要分配至的接入网，k为自然数，其中，所述效应函数F表示为： 

F(P₁,P₂,…,P_k)=μS(P₁,P₂,…,P_n)+νQ(P₁,P₂,…,P_n)+G(P₁,P₂,…,P_k)， 

其中，S(P₁,P₂,…,P_n)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_n的传输速度的函数，以P₁,P₂,…,P_n中各个待分配数据包分配至相应接入网时的各个传输速度来表示，Q(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价待分配数据包P₁,P₂,…,P_k与所分配至的接入网之间适配程度的函数，以各待分配数据包P₁,P₂,…,P_k分别与所要分配至的接入网络之间的各个适配因子表示，G(P₁,P₂,…,P_k)是用于综合评价传输待分配数据包P₁,P₂,…,P_n时所进行的切换代价的函数；以及μ，ν表示权重值。 

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